확률의개념과응용 출석수업과제물 (2023, 만점)

소개글

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목차

1. R을 활용한 주사위 던지기 프로그램 작성 및 히스토그램 표현하고 결과의 의미 정리.

2. 전체 인구의 3%가 어느 질병을 앓고 있다 하자. 이 질병을 검진하기 위해 사용 되고 있는 어느 진단 시약을 조사한 결과, 질병에 걸린 사람중 98%는 양성 반응 을 보이고, 질병에 걸리지 않은 사람 중 91%는 음성 반응을 보인다. 어떤 사람 의 진단 테스트 결과가 양성반응일 때 이 사람이 질병에 걸렸을 확률 ( P( D | T+ ) )은(10점)? (시약 진단 결과는 양성 아니면 음성. D = 질병에 걸 린 사건, T+ = 진단 테스트의 결과 양성반응인 사건, T- = 진단 테스트의 결과 음성반응인 사건)

3. 확률을 이용한 최신 사례

참고문헌

본문내용

R코드 프로그래밍과 히스토그램 작성을 위해, ChatGPT 코드와 Kaggle에서 참고한 자료를 사용하여 비교분석을 하였다. 두 코드 모두 set.seed() 함수에 학번 끝 4자리인 8718을 넣어 난수를 생성하여 진행하였으며, 같은 스크립트 안에서 R코드를 실행하여 먼저 작성한 코드의 par(mfrow=c(2,2)) 설정 값이 아래의 설정에도 같이 적용되었다.

ChatGPT 코드는 각 코드의 목적을 주석으로 설명해주어 쉽게 파악할 수 있으며, 축 레이블 등도 설명해주어 사용자가 더 편리하게 코드를 볼 수 있다. 하지만, Kaggle 내 코드와는 달리 ylim() 등 눈금에 대한 제한을 설정하지 않아 출력된 히스토그램이 다소 중간이 비어 있는 현상을 보였다.

따라서, Kaggle 코드를 기반으로 히스토그램 결과를 정리하는 것이 적합하다고 판단하였다.

해당 히스토그램 결과를 보면, 주사위를 12회 던졌을 때에는 각 눈의 횟수가 무작위로 나타난다. 하지만 120번 던졌을 때부터는 1~6까지 어느 정도 비슷한 확률로 나타나는 것을 알 수 있다.

참고 자료

이긍희∙박진호, 2022, 확률의개념과응용, 한국방송통신대학교출판문화원
ChatGPT
질병관리청 홈페이지, “코로나19예방접종”
김병하, “유전체 데이터 분석”, 인터넷 블로그
네이버 지식백과, “메디컬트윈”,